关键词： 数据挖掘   教学改革   知识图谱   学科交叉   线上线下混合式教学  

摘要： 针对面向非计算机专业学生开展数据挖掘教学实践面临理论知识掌握难及进行高效学科交叉实践难的问题,基于成果导向教育理念,提出数据挖掘课程学科交叉教学改革思路,从课程内容优化、教学资源建设以及线上线下混合式教学实践3方面介绍教学改革,最后说明教学改革成效。

关键词： 个人用户   大模型   可信未来   政府工作报告  

摘要： 2024年,“人工智能+”行动首次写入政府工作报告。今年政府工作报告提出,持续推进“人工智能+”行动。人工智能技术正以前所未有的速度重塑我们的世界,AI生成诗歌、绘画、音乐作品,从单纯的工具性应用逐步渗透到人类创造性活动的核心领域,甚至达到“人机莫辨”的程度。我国已有490余款大模型在国家网信办完成备案,大模型应用的个人用户注册总数超31亿,API(应用程序编程接口)调用用户总数超1.59亿。这场技术革命在释放创造力的同时,也带来了深度伪造、虚假信息、版权侵权、隐私侵犯等严峻挑战。

关键词： 人工智能   计算机网络”课程   个性化教学   深度学习算法   自然语言处理  

摘要： 针对“计算机网络”课程难以实现个性化教育的问题,文章提出了一种融合智能内容推荐、自适应学习管理与智能答疑评价的个性化教学模式。教学实验结果表明,相较于传统方法,该模式有效提升了学生的学习兴趣与参与度,平均成绩提高18.7%,学习满意度提升26.3%,验证了人工智能技术在增强“计算机网络”课程教学效果与实现个性化培养方面的应用价值。

关键词： 生成式人工智能   神经病学   专业学位硕士研究生   培养   应用   思考  

摘要： 随着科学技术的进步,人工智能在各个领域不断得到运用和发展。不同于传统的决策式人工智能,生成式人工智能能够通过学习和理解大量的数据和信息,模仿人的创造力,生成具有创新性的内容。本文探讨了生成式人工智能在神经病学硕士专业学位研究生培养中的应用,分析了其在专业知识传授、专业技能训练、临床经验积累和科研思维培养方面的作用,同时思考了潜在的问题与挑战,旨在为神经病学硕士专业学位研究生培养提供新的思路和方法,不断提升培养质量。

关键词： 风景园林   人工智能   专题研讨   城市绿地系统规划   教学改革  

摘要： 当前在建筑类专业教学中推动人工智能技术的深度融合已是大势所趋。依托人工智能教学支持系统训练并搭建了针对“城市绿地系统规划”专题研讨课的AI教学核心平台和拓展平台,按照课前准备、课堂实施、课后反馈三个环节针对教师端和学生端的教学需求设置多个支持场景,并以开放式议题准备、讨论及知识点辨析为线索构建起虚实融合、“教师—平台—学生”三元交互的智能化教学系统。反馈结果显示,AI教学平台的置入提高教师的备课效率、丰富教学场景,学生则通过利用平台的答疑和资源推荐功能,增强对课程知识点的掌握程度。本成果为建筑类专业的智慧教育转型提供了理论框架与技术路径,其构建的教学模式,为解决设计类专业共性教学难题提供新的思路。

关键词： 人工智能量化参数   256层螺旋CT扫描   肺磨玻璃结节   浸润程度  

摘要： 目的分析人工智能(AI)量化参数联合256层螺旋CT扫描对肺磨玻璃结节(GGN)浸润程度的预测价值。方法选取2021年5月至2024年7月南京脑科医院收治的经术后病理确诊的GGN患者98例,对其术前采取AI量化参数、256层螺旋CT扫描,并在病理检查后将非典型腺瘤样增生(AAH)、原位腺癌(AIS)、微浸润性腺癌(MIA)归为非浸润性病变组,浸润性腺癌(IAC)为浸润性病变组。对比两组AI量化参数联合256层螺旋CT扫描参数,分析影响GGN患者浸润程度的因素及预测价值。结果98例GGN患者中,AAH患者有29例,AIS患者有22例,MIA患者有19例,IAC患者有28例。浸润性病变组平均CT值、结节长径、最大面积、有空气支气管征、血管集束征、形状为不规则均高于非浸润性病变组(P<0.05)。经二元logistic回归分析,有空气支气管征、血管集束征、形状为不规则、平均CT值、结节长径、最大面积可作为GGN患者浸润性病变的影响因素(P<0.05)。经ROC曲线分析,有空气支气管征、血管集束征、形状为不规则、平均CT值、结节长径、最大面积诊断GGN患者浸润性病变的灵敏度、特异度高于单一检测。且有空气支气管征、血管集束征、形状为不规则、平均CT值、结节长径、最大面积联合预测GGN患者浸润性病变具有较高的价值(AUC为0.907)。结论AI量化参数联合256层螺旋CT扫描能够较好地预测GGN患者浸润程度,对临床术前判断肺GGN浸润程度具有一定的指导价值。

关键词： 生成式人工智能(AIGC)   红色旅游产业   红色文化   红色资源   旅游经济  

摘要： 红色旅游是以中国革命历史、红色文化、革命遗址等为载体的特殊旅游形式。近年来,红色旅游在国家政策的推动下迅速发展,已成为文化旅游产业的重要组成部分。随着技术的发展,生成式人工智能(AIGC)也越来越多地被运用到红色旅游产业。从供给侧来看,AIGC技术主要通过推动旅游产品创新、提升旅游效率、降低红色旅游产业成本等途径,直接或间接促进红色文旅的发展;从需求侧看,AIGC可以通过智能导览、沉浸式互动、路线规划等服务,更好地满足旅客的需求。但是,AIGC技术由于存在个人信息保护、生成内容不恰当、知识产权等相关问题,为红色文旅产业发展带来一定的风险。基于此,本文提出要构建红色文化资源专属版权保护机制、建立生成内容真实性和伦理审查机制、建立统一的红色旅游数据平台及构建红色文化内涵表达机制,以促进红色旅游产业高质量发展。

关键词： 生成式人工智能   技术它异性   医学教育   医学生  

摘要： 生成式人工智能与医学教育的融合成为当下医学教育范式转换的一种描述和行动,这也潜藏着技术它异性风险和医学生的主体性危机:具身关系下的技能异化;算法规则下的主体责任风险;技术意向性下的数据理性宰制和主体医学人文价值被剥离。对技术的批判性反思也意味着共生的互构:在“人—技术协同”教育模式下重构具身认知;培养学生算法素养,对算法进行治理;从“技术理性”回归“身体理性”,重塑学生医学人文价值理念。

关键词： 人工智能   医学教育   教育现代化   现实路径  

摘要： 人工智能作为医学教育的战略性变革技术,正在通过三重赋能推动现代化转型。在技术层面,凭借教学智能化和评价精准化提升效能;在社会层面,促进资源公平、促进资源整合与国际合作;在人文的发展层面,助力学生发展及促进医患沟通。但人工智能在应用过程中面临顶层设计战略规划不足、人机关系失衡及伦理法律滞后等挑战。因此,需构建制度保障、技术融合与价值引领的三重路径,通过顶层设计统一标准、深化人机协同、完善伦理规约,确保教育本质不偏移,推动实现智能化转型高质量发展,为医学教育现代化夯实人才根基。

关键词： 人工智能   石油管材   金相分析   试样制备   组织识别   全流程  

摘要： 为提升石油管材金相分析的准确性和效率,开发了一种基于人工智能的全流程金相分析技术,并在实验室进行了应用。首先,研究设计了全流程高通量自动化试样制备平台,实现了从打磨、抛光到浸蚀的全流程自动化,提升了制样效率和精度。随后,结合数据增强技术,采用ResNet18模型对8类管线钢金相组织图像进行识别,并对算法进行了实验验证。结果表明,ResNet18模型的识别准确率达到94.528%。最后,提出了实验室应用方案,并阐述了现阶段技术攻关方向,为石油管材金相分析实验室的智能化转型提供了技术参考。